回答:大数据的技术大数据技术包括：1）数据采集： ETL工具负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。2）数据存取： 关系数据库、NOSQL、SQL等。3）基础架构： 云存储、分布式文件存储等。4）数据处理： 自然语言处理(NLP，Natural Language Processin...
X_AirDu
|
932人阅读
回答:这个我有经验，我来答一下????♂️目前在我们数据行业内的日常用语中，数据分析和数据可视化这两个术语似乎已成为同义词。虽然说两者它都包含数据分析的内容，但实际上还是有一定的细微差别。就比如说数据分析：它更多的强调的是一个逻辑思维能力，强调的是一个探索性的过程，通常从特定的问题开始。它需要好奇心、寻找答案的欲望和很好的韧性，因为这些答案并不总是容易得到的。而数据可视化分析：它就在数据分析的基础上涉...
linkin
|
602人阅读
回答:在大数据领域大概有四个大的工作方向，除了大数据平台应用及开发、大数据分析与应用和大数据平台集成与运维之外，还有大数据平台架构与研发，除了以上四个大的工作方向之外，还有一个工作方向是大数据技术推广和培训，这部分工作目前也有不少人在从事。大数据平台架构与研发主要的工作内容是研发底层的大数据平台，这部分工作的难度较高，从事这部分工作的研发级岗位也并不多。现在不少技术研发团队都以Hadoop、Spark平...
zhangxiangliang
|
3464人阅读
回答:谢邀~本君自荐一下。我们的产品诸葛io（www.zhugeio.com）可能更偏向于非技术人员的业务分析，比如产品经理、市场、运营人员。从某种意义上也具有可视化分析的特性，但区别于其他工具的是我们面向互联网产品推广运营过程中的分析需求定义了一些分析模型，比如事件、漏斗、自定义留存、粘性、用户分群等，很多工具可以任意拖拽去做分析，但很多时候客户也会因为太灵活反而有一定门槛，所以，当一些模型被标准化以...
bang590
|
995人阅读
回答:真利益相关，不请自来，人在中国，刚下...算了，在办公室。帆软，其实大家不知道他是国内做数据分析产品最好的公司。在企业数据分析领域低调做了十几年，入选Gartner市场指南。一开始做报表工具finereport，后来研发BI商业智能finebi，产品打磨了好多年。之后又增值行业化的数据管理解决方案，包括阿米巴经营管理，数字化运营体系搭建项目，很成熟很老牌的厂商。FineReport报表软件是一款纯...
ssshooter
|
1167人阅读
回答:这个太范化了吧。大数据架构选择的方案就有很多，海量数据的即席查询本省就是业内目前的痛点，暂时没有太好的解决方案，kylin等框架也只是一个折中方案，如果你不是要求海量数据分析的秒级响应的话sparkSql、presto等都是不错的方案，分钟级别可以返回。
Paul_King
|
675人阅读
...的高速发展，为无处不在的连接提供可能；云计算技术为数据的共享、整合、挖掘和分析提供可能；统一通信与协作为跨部门的相互协同提供技术支撑，提高城市管理和应急的效率。智慧城市由此而来。 在新型智慧城市服务...
...Apache Spark现在非常热门。它是Apache软件基础中最活跃的大数据项目，最近也被IBM神化——其中IBM还投入了3, 500个工程师来推动它。尽管一些人还对Spark是什么有所疑惑，或者声称它将会淘汰Hadoop（也许它并不会，或者至少不...
看起来很美很热闹的云计算大数据，在具体落地时却不得不面对一系列这样的现实问题。正如中国电子学会副秘书长林润华所言：产业界确实认为这是大的发展方向，也是非常好的转型机会，但是用户还抱着非常审慎的态度...
...理解去定义云计算：云＋计算，即云量的存储空间和海量数据的计算分析。云存储解决了安防行业从标清到高清转化所需要的巨大的存储需求，云计算平台强大的计算能力和分析能力实现对海量数据和信息的关联及转化并进行深...
...动外包给云，一些大公司已经能够推迟、甚至避免其自家数据中心的成本高昂的硬件升级。方法就是在云环境上进行应用程序的开发和测试，使用按需租用的基础设施，然后等准备就绪后导入应用程序，将其安装到生产环境上。...
ChatGPT和Sora等AI大模型应用，将AI大模型和算力需求的热度不断带上新的台阶。哪里可以获得...
大模型的训练用4090是不合适的，但推理（inference/serving）用4090不能说合适，...
图示为GPU性能排行榜，我们可以看到所有GPU的原始相关性能图表。同时根据训练、推理能力由高到低做了...
